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机器学习:预测性维修的数据基础

预测性维修作为工业互联网中的最核心应用,无论是早期的探索者还是新进的工业互联网平台都将它作为主要切入口。当我们谈到应用落地时,可能很多企业会有这样的误解或疑问:“是不是将设备装上传感器就能开展预测性维修”、“我的工厂现在能不能部署预测性维修”。本文尝试从数据的角度(抛开人员因素、管理因素等影响)来寻找这些问题的答案。 通过我的上一篇文章(机器学习(13):飞机发动机的故障预测),我们知道进行故障预测的前提假设是设备故障遵循某种与时间相关的模式,也就是说设备会随着使用时间的增加而出现性能下降、健康衰减、零

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易点易动设备管理系统帮助发电厂实现设备的一站式管理方案

随着科技的不断发展和能源需求的持续增长,发电厂作为能源产业的重要基础设施,设备管理的重要性日益凸显。有效的设备管理可以确保发电厂设备的正常运行,延长设备寿命,降低设备故障率,从而保证能源供应的稳定。然而,传统的设备管理方式存在诸多问题,如工作效率低、设备管理信息不完善、难以实现远程监控等。为此,易点易动设备管理系统,结合云计算、物联网、IoT、移动互联等技术,从设备的台账、巡检、维修、保养、备件管理、设备监控、能耗监控等功能出发,结合实际的设备管理场景,为电厂提供了一站式设备管理方案,以提高发电厂设备管理的效率和精准度。 易点易动设备管理系统的设计思路主要包括以下几点: 全面覆盖发电厂设备管理的各个方面,包括设备巡检、维修、保养、备件管理、能耗监控、设备监控等; 采用云计算、大数据、物联网等先进技术,实现设备管理的信息化、智能化; 以人为本,提供直观易用的操作界面,方便操作人员进行设备管理; 系统具有良好的扩展性和兼容性,可适应不同类型和规模的发电厂设备管理需求。

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